具体描述
本书系统地综述了概率论与数理统计的基本内容、方法和技巧，通过对550道精心挑选和编排的具有中等或中等以上难度的例题的解题示范和评点，帮助读者理解概念、消化理论和掌握解题方法．所设置的16个专题讨论涉及很新颖的题材和巧妙解法，相当部分过去从未在教科书中正式出现．
本书是作者40年来从事概率论与数理统计教学经验的总结，适合大学理、工科各专业以及经济管理类专业学生使用，既可作为本科生同步学习参考书，又可作为考研生的考前复习指导书，任课教师更有备一册之必要。
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读后感
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用户评价
在我看来，这本书就像一位循循善诱的良师益友，它并没有将我置于一个被动接受知识的地位，而是通过层层引导，让我主动去思考和理解。作者在介绍概率论基础概念时，并没有上来就抛出术语，而是先用“抛硬币”、“掷骰子”等大家都能理解的例子，来引入随机事件、样本空间和概率，让我感到学习过程非常轻松。我特别欣赏作者在讲解“条件概率”和“独立性”时，所用的那些非常贴近生活的场景，比如“考试成绩”和“是否迟到”，让我能够清晰地理解它们之间的逻辑关系。读到“随机变量”时，作者通过“掷骰子点数”和“一天内客户数量”等例子，让我深刻理解了离散型和连续型随机变量的区别，以及它们各自的概率分布。让我感到惊喜的是，在学习“参数估计”时，作者并没有直接给出复杂的公式，而是先从“如何通过样本来估计总体的平均数”这个问题出发，然后逐步引入点估计和区间估计的概念，让我觉得学习过程非常顺畅。在“假设检验”部分，作者更是通过一个“比较两种广告效果”的案例，详细讲解了假设检验的整个流程，包括如何设定原假设和备择假设，如何计算检验统计量，以及如何解读p值。这种深入浅出的讲解方式，让我觉得学习过程充满乐趣。
评分这本书给我的感觉，就像是为我打开了一扇通往未知世界的大门，让我看到了原来概率和统计可以如此有趣和实用。作者在开篇就用一些大家都很熟悉的场景，比如抽奖、抛硬币，来引入概率的基本概念，瞬间就拉近了与读者的距离。我特别喜欢作者在讲解“独立事件”时，用到的“下雨和带伞”的例子，让我清晰地认识到，即使两个事件同时发生，它们之间也可能没有必然的联系。而且，书中对于“条件概率”的阐述也十分到位，通过“生病筛查”这样的例子，让我理解了在已知某些信息的情况下，概率会如何发生变化。我感到非常惊喜的是，作者在介绍“大数定律”时，没有直接罗列公式，而是用一个生动的比喻，解释了随着试验次数的增加，平均值会趋近于期望值的原理，让我对这个重要的定理有了直观的认识。在学习“假设检验”的部分，作者也做得非常出色，他用一个“品尝新饮料”的案例，一步步地引导读者完成整个假设检验的过程，从提出假设到做出结论，每一步都讲解得非常清晰。这种将抽象理论与具体案例相结合的方式，让我觉得学习不再是枯燥的任务，而是充满探索乐趣的过程。
评分这本书给我最大的感受是，它将那些原本抽象的数学概念，转化成了触手可及的工具，让我能够更好地理解和分析我们所处的这个世界。作者在开篇就用非常生动的例子，比如“天气预报的准确性”、“产品的不合格率”，来引入概率论的基本概念，让我一下子就觉得它们离我并不遥远。我尤其喜欢作者在讲解“期望”和“方差”时，所用的那些生活化的例子，比如“玩游戏得分”和“投资回报”，让我能够深刻地理解它们的含义，并且学会如何利用它们来评估风险。读到“统计推断”时，作者更是用大量的实际案例，比如“抽样调查”和“产品质量检测”，来详细讲解了点估计和区间估计的原理和应用，让我觉得这些知识非常实用。让我感到非常惊喜的是，在学习“回归分析”时，作者并没有上来就给出复杂的回归方程，而是先从“两个变量之间是否存在线性关系”这个问题出发，通过绘制散点图，引导我们去思考如何用一条直线来描述这种关系，然后再逐步引入最小二乘法。这种循序渐进的讲解方式，让我觉得学习过程非常顺畅，并且能够真正地理解每一个概念背后的逻辑。这本书让我觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式，一种看待和分析世界的方式。
评分这本书简直是让我大开眼界，以前对这些抽象的数学概念总是望而却步，总觉得它们离我的生活太遥远，直到我翻开了它。第一章就以非常直观的例子，比如抛硬币、掷骰子，将概率论最基础的概念——随机事件、样本空间、概率——展现在我面前，瞬间就消除了那种距离感。我尤其喜欢作者在介绍条件概率和独立性时，用到的那些生活化的场景，比如考试不及格的可能性和是否迟到的关系，让我能够清晰地理解这些看似复杂的概念是如何在日常生活中运作的。而且，书中不仅仅是理论的堆砌，更是辅以大量的例题，并且每道例题都给出了详细的解题步骤和思路分析，这对我这种需要一步步跟着学才能理解的人来说，简直是福音。有时一道题能反复看好几遍，每次都能有新的体会，感觉大脑的逻辑连接在不断被重塑。更让我惊喜的是，作者在介绍一些统计推断的方法时，比如点估计和区间估计，也尽量避免了过于晦涩的数学推导，而是侧重于解释其背后的思想和实际应用，比如如何通过抽样来推断总体情况，以及估计的可靠性如何衡量。这让我觉得，数理统计并非高不可攀的象牙塔，而是能够帮助我们理解和预测现实世界的重要工具。读这本书的过程，就像是在搭建一座坚固的桥梁，连接了我对未知的好奇和对知识的渴望，让我对这个充满不确定性的世界有了更深刻的理解和更理性的认知。
评分我原本对数理统计这类学科抱有一种天然的距离感，总觉得它们是属于数学专业人士的“高难度”知识。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者在开篇就运用了大量贴近生活的例子，比如足球比赛的胜负概率、产品的不合格率，让我一下子就觉得概率论并不是那么高高在上。我尤其赞赏作者在讲解“概率的公理化定义”时，虽然引入了公理，但同时又通过具体的例子，比如扑克牌的抽牌概率，来解释这些公理的实际含义，避免了纯粹的抽象。读到“离散型随机变量”部分时，作者用“掷骰子”和“摸球”等生动形象的例子，让我非常容易地理解了概率质量函数、期望和方差的概念。我感到惊喜的是，在讲解“连续型随机变量”时，作者并没有直接跳到复杂的积分，而是先通过图形来解释概率密度函数，以及面积与概率的关系，让我对这些概念有了直观的认识。在“统计推断”章节，作者更是花了大量篇幅，通过“抽样调查”和“产品质量检测”的案例，详细讲解了点估计和区间估计的原理和应用，让我觉得这些知识非常实用。这本书让我明白，数理统计不仅是抽象的理论，更是解决现实世界中各种问题的有力工具。
评分坦白说，我一开始对这本书并没有抱太高的期望，总觉得概率论与数理统计这类内容，对于我这种非数学专业背景的人来说，实在是太难了。但是，当我真正翻开它，被它的内容深深吸引住了。作者在讲解概率的基本性质时，巧妙地运用了大量的实际场景，比如彩票中奖的概率、交通拥堵的可能性等等，让我感觉这些抽象的数学概念离我如此之近。特别是在介绍贝叶斯定理的时候，我以前总是觉得它非常复杂，但作者通过一个“生病概率”的例子，将一个看似难以理解的公式，变得通俗易懂，让我明白了在已知一些先验信息的情况下，如何更新我们的信念。这种层层递进的讲解方式，让我对原本感到畏惧的数学概念，逐渐产生了兴趣。更令我惊喜的是，书中对统计量的性质和抽样分布的介绍，也做了非常详尽的解释。作者详细地分析了各种统计量的优良性质，以及它们在样本中的分布情况，并且用图表的形式展示了不同分布的特征，让我能够直观地感受到这些概念的差异。在学习方差分析（ANOVA）时，我也觉得作者的处理方式非常得当，他没有直接给出复杂的公式，而是先从数据分组的角度出发，解释了为什么需要方差分析，以及它能解决什么问题，然后才逐步引入F检验的原理。这让我觉得，学习数学不再是为了应付考试，而是为了更好地理解和解决现实世界中的问题。
评分这本书的阅读体验，用“惊喜连连”来形容一点也不为过。我一直觉得概率论与数理统计这类学科，离我的日常生活很遥远，但这本书彻底打消了我的顾虑。作者在开篇就用非常接地气的例子，比如“考试通过的概率”、“抽奖中奖的概率”，让我立刻产生了亲切感。我尤其喜欢作者在讲解“全概率公式”和“贝叶斯公式”时，所用的那些生活化的场景，比如“天气预报的准确率”和“产品质量的检测”，让我能够清晰地理解它们在实际应用中的意义。读到“期望”和“方差”时，作者通过“玩游戏得分”和“投资回报”等例子，让我深刻理解了它们的含义，并且学会了如何利用它们来评估风险。让我感到非常惊喜的是，在学习“参数估计”时，作者并没有直接给出复杂的公式，而是先从“如何估计一个未知参数”这个实际问题出发，然后逐步引入最大似然估计和矩估计等方法，让我觉得学习过程非常顺畅。在“假设检验”部分，作者更是通过一个“调查产品满意度”的案例，详细讲解了假设检验的步骤和逻辑，让我能够更好地理解如何通过样本数据来对总体进行推断。这本书让我觉得，数理统计并非遥不可及，而是能够帮助我们更好地理解和解决现实世界中各种问题的有力工具。
评分这本书带给我的，是一种全新的视角来审视我们身边那些看似随机的现象。作者在介绍概率论基础时，并没有一开始就抛出枯燥的数学公式，而是从“天气变化”、“股票涨跌”等大家都能接触到的场景入手，循序渐进地引入了随机事件、概率等概念，让我觉得学习过程非常自然。我特别欣赏作者在讲解“独立性”和“相关性”时，用到的那些非常生活化的例子，比如“下雨和打伞”以及“学习成绩和考试分数”，让我能够清晰地区分它们之间的区别。读到“条件概率”时，作者通过一个“疾病诊断”的案例，将复杂的公式变得易于理解，让我明白在获取新信息后，如何更新我们对事件发生可能性的判断。让我惊喜的是，书中对“中心极限定理”的解释，虽然是核心定理，但作者通过大量图示和通俗的语言，将原本抽象的定理变得非常生动，让我看到了不同分布的样本均值如何趋向于正态分布。在学习“假设检验”时，作者更是从解决实际问题的角度出发，通过一个“新药疗效评估”的案例，详细展示了假设检验的整个流程，包括如何设定原假设和备择假设，如何选择检验统计量，以及如何解读p值。这种由浅入深、循序渐进的讲解方式，让我在轻松愉快的氛围中掌握了复杂的知识。
评分我一直认为，数学学科往往容易陷入枯燥乏味的理论推导，读起来会让人昏昏欲睡，但这本书彻底颠覆了我的这种刻板印象。它在讲解数理统计的核心概念时，运用了非常生动有趣的叙事方式，仿佛一位经验丰富的向导，引领我在知识的迷宫中探索。特别是关于统计分布的部分，作者没有直接抛出各种分布的公式，而是通过分析不同现象背后的规律，比如产品的合格率、人群的身高分布等等，来引出正态分布、泊松分布等，让我自然而然地理解了它们产生的背景和意义。我在阅读有关中心极限定理的那一部分时，简直被震撼了！作者用图示和形象的比喻，将原本抽象的定理变得无比清晰，让我真正体会到“无论原始分布是什么样，只要样本量足够大，样本均值的分布就近似于正态分布”这句话的强大力量。这种“润物细无声”的教学方式，让我完全沉浸在学习的乐趣中，忘记了时间的流逝。而且，书中对假设检验的讲解也让我印象深刻。作者通过一系列的案例，比如某个药物是否有效、某个新广告是否提升了销量，一步步地剖析了假设检验的逻辑流程，从提出原假设和备择假设，到计算检验统计量，再到做出决策，每一步都充满了严密的逻辑性和实操性。这种能够直接应用于解决实际问题的知识，让我觉得学习的价值感倍增，也激发了我更深入地去思考和探索。
评分读完这本书，我最大的感受就是，原来那些看起来高高在上的数学理论，竟然可以如此贴近我们的生活，并且如此有用。作者在开头部分，就通过生动的例子，比如天气预报的准确率、股票市场的波动等等，向我们展示了概率论在现实世界中的应用。我尤其喜欢他在介绍离散型随机变量的期望和方差时，所用的那些日常例子，比如玩游戏得分的期望值、考试成绩方差的大小，让我能够深刻理解这些统计量所代表的意义。而且，书中对连续型随机变量的讲解也同样引人入胜，作者在介绍概率密度函数时，用到了图形化的方式，让我能够直观地理解面积与概率的关系。我特别惊喜的是，在学习回归分析时，作者并没有上来就给出复杂的回归方程，而是先从“两个变量之间是否存在线性关系”这个问题出发，通过绘制散点图，引导我们去思考如何用一条直线来描述这种关系，然后再逐步引入最小二乘法。这种循序渐进的讲解方式，让我觉得学习过程非常顺畅，并且能够真正地理解每一个概念背后的逻辑。这本书让我觉得，统计学不仅仅是一门学科，更是一种思维方式，一种看待和分析世界的方式。
评分最好的概率统计例题集
评分最好的概率统计例题集，把上面的题目做完，打基础足够了。
评分主要参考后面统计内容
评分例题后面的点评很好
评分最好的概率统计例题集，把上面的题目做完，打基础足够了。
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